torch.tensor.expand()用法

`torch.tensor.expand()`函数用于在张量的维度上扩展它的形状。它的参数是一个大小为`torch.Size`的张量，指定输出张量的形状。在扩展时，张量的数据不会被复制，只是在新的维度上重复使用原来的数据。

以下是一个示例：

import torch

x = torch.tensor([[1], [2], [3]])
print(x.size())   # torch.Size([3, 1])

# 将 x 在第二个维度上扩展为 2
y = x.expand(3, 2)
print(y.size())   # torch.Size([3, 2])
print(y)

# 将 x 在第一个维度上扩展为 4，在第二个维度上扩展为 3
z = x.expand(4, 3)
print(z.size())   # torch.Size([4, 3])
print(z)

输出：

torch.Size([3, 1])
torch.Size([3, 2])
tensor([[1, 1],
        [2, 2],
        [3, 3]])
torch.Size([4, 3])
tensor([[1, 1, 1],
        [2, 2, 2],
        [3, 3, 3],
        [1, 1, 1]])

可以看到，`expand()`函数将`x`在指定的维度上扩展为指定的形状。在第二个例子中，由于在第二个维度上扩展了`x`，所以每列的值都相同。

相关问题

torch.Tensor.expand

torch.Tensor.expand is a method of the PyTorch library that returns a new tensor with the same data as the input tensor, but with the specified size. It is used to replicate the input tensor along specified dimensions.

For example, if we have a tensor x of size (2,3), we can use the expand method to create a new tensor y of size (2,3,4) by replicating the original tensor along the third dimension:

import torch

x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
y = x.expand((2, 3, 4))
print(y.size())

Output:

torch.Size([2, 3, 4])

In this case, we used the expand method to create a tensor of size (2,3,4) by replicating the original tensor x along the third dimension, with a size of 4.

torch.tensor张量维度

在PyTorch中，torch.Tensor是一个多维数组的数据类型。它可以表示不同维度的张量。维度是一个抽象的概念，可以用来描述张量的形状和大小。每个维度都对应着张量的一个轴，可以通过索引来访问张量中的元素。

例如，一个二维张量可以表示为一个矩阵，其中第一个维度表示行，第二个维度表示列。一个三维张量可以表示为一个立方体，其中第一个维度表示深度，第二个维度表示行，第三个维度表示列。更高维度的张量可以类似地解释。

torch.Tensor.expand()函数可以用来改变张量的形状，可以通过指定新的维度来扩展原有的维度。这个函数的官方文档可以在中找到。

torch.Tensor.expand_as()函数则是用来将一个张量扩展为与另一个张量具有相同形状的函数。这个函数的官方文档可以在中找到。

所以，torch.tensor张量的维度是指张量的形状和大小，可以通过expand()和expand_as()函数来改变或扩展。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [图像解析 torch.Tensor 的维度概念 && 用 torch.randn 举例](https://blog.csdn.net/qq_54185421/article/details/124896084)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【Pytorch】torch.Tensor.expand_as()与torch.Tensor.expand()使用与比较](https://blog.csdn.net/meiqi0538/article/details/124394608)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]